yolov5模型(.pt)在RK3588(S)上的部署(实时摄像头检测)

### YOLOv5 .pt 模型在RK3588(S)设备上进行实时摄像头检测的部署教程 #### 1. 准备工作环境 为了成功部署YOLOv5模型，在RK3588(S)设备上需要准备适当的工作环境。这包括但不限于安装特定版本的操作系统以及必要的开发工具。 - **操作系统**: RK3588应预装有Ubuntu 20.04 LTS系统[^3]。 - **辅助机器配置**: 推荐使用一台安装了Ubuntu 18.04或更高版本的计算机作为辅助开发平台，也可以采用虚拟机来满足此需求。 #### 2. 获取并转换YOLOv5 PT模型 获得官方发布的YOLOv5 PyTorch (.pt) 文件之后，需将其转化为适合RK3588硬件加速器使用的格式——即RKNN文件。具体操作可以通过访问项目地址`https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov5-PT-to-RKNN`找到详细的指导说明和相关脚本[^1]。 ```bash # 下载yolov5-PT-to-RKNN仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov5-PT-to-RKNN.git cd yolov5-PT-to-RKNN/ ``` #### 3. 安装依赖项与设置运行环境 确保所有必需软件包都已正确安装，特别是Python库和其他第三方组件。这部分通常涉及pip命令或其他包管理器来进行自动化处理[^4]。 ```bash # 更新apt源列表并升级现有包 sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 使用pip安装所需的Python库 pip install numpy opencv-python torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` #### 4. 编译与优化模型 完成上述准备工作后，可以按照文档指示编译并针对RK3588架构特点进一步优化YOLOv5模型性能。该过程可能涉及到调整超参数、量化权重等技术手段以提高推理速度而不显著降低精度。 ```bash # 运行转换脚本将.pt转为.rknn python convert_to_rknn.py --weights ./path/to/model.pt --output rknn_model_file_path.rknn ``` #### 5. 开发应用程序接口(API) 最后一步是编写能够调用经过转化后的RKNN模型的应用程序逻辑。这里可以根据实际应用场景选择合适的编程语言实现API层面上的功能集成，比如通过OpenCV读取视频流并与YOLOv5预测结果相结合展示给用户。 ```python import cv2 from rknn.api import RKNN def detect_objects(image, model_path='rknn_model_file_path.rknn'): """加载RKNN模型并对输入图片执行对象检测""" # 初始化RKNN实例 rknn = RKNN() # 加载RKNN模型 ret = rknn.load_rknn(model=model_path) if ret != 0: print('Load RKNN model failed') exit(ret) # 构建计算图 ret = rknn.init_runtime(target='rk3588') # 或者 'rk3566',取决于具体的芯片型号 if ret != 0: print('Init runtime environment failed') exit(ret) # 对单帧图像做前向传播推断 outputs = rknn.inference(inputs=[image]) # 清理资源 rknn.release() return parse_output(outputs) cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开默认摄像机 while True: ret, frame = cap.read() # 抓取当前画面 if not ret: break results = detect_objects(frame) # 显示带有标注框的结果图像... cv2.destroyAllWindows() ```